深度学习NLP方向

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti
漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型

通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功，基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。
XianxinMao·2025-01-23 14:42

HarmonyOS Next Developer Beta5 8月尝鲜版版本说明

HarmonyOSNEXT代表着鸿蒙系统的未来发展方向，此次的DeveloperBeta5版本尤为值得关注。版本配套涵盖了一系列的开发工具和文档，为开发者提供全面支持。
·2025-01-23 13:13

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。
FL1623863129·2025-01-23 12:30

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
洪小帅·2025-01-23 12:28

【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-23 12:26

TLS1.3握手过程

首次连接密码套件："TLS_AES_256_GCM_SHA384"==0x1302为例；椭圆曲线为x25519;C->S表示client->server,S->C表示server->client.相同方向的包可以并在一起发送
龙贝尔莱利·2025-01-23 11:20

下载马斯克Grok-1模型的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-01-23 11:50

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
子非鱼icon·2025-01-23 10:42

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文
一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

商汤善惠获金沙江创投领投A轮融资，聚焦零售AI业务

此次融资将重点投向零售AI算法研发创新、海外市场拓展战略方向，助力公司全球化布局迈入新阶段。
TMT星球·2025-01-23 09:08

后端开发基础——JavaWeb（根基，了解原理）浓缩

Servlet系统架构C/S架构(Client/Server（客户端/服务器）)B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器）javaJavaSE:Java标准版JavaEE:企业版（WEB方向
Wanna715·2025-01-23 09:36

科技赋能，商贸物流新速度 —— 智慧供应链商城加速企业成长

科技赋能，商贸物流新速度——智慧供应链商城加速企业成长随着科技的飞速发展，AI（人工智能）、大数据、物联网等先进技术正深刻重塑着商贸物流行业，推动其向更高效、更智能、更环保的方向迈进。
呆码科技·2025-01-23 09:35

深度学习中的通道(Channel)概念详解

1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。
小·恐·龙·2025-01-23 09:33

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.
risc123456·2025-01-23 08:30

JDK 17 模块化系统：构建可维护大型项目的基石

JDK17的模块化系统宛如一座明亮的灯塔，为开发者指引方向。今天，咱们就深入探究它如何成为构建可维护大型项目的基石，并且融入实战示例，让理论落地生花。
潘多编程·2025-01-23 06:12

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

介绍两个Python web框架：Django & Tornado

Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只
weixin_30879169·2025-01-23 05:00

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。
AI天才研究院·2025-01-23 05:29

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现，特别是对于自然语言处理(NLP)应用。
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。
dagGAIYD·2025-01-23 04:23

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。
坐望云起·2025-01-23 04:51

2025届-2026届计算机专业毕业设计选题指南推荐—解答选题困惑以及三大选题方向

作者：IT跃迁谷毕设展个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！想说的话：感谢大家的关注与支持！Java实战项目集微信小
IT跃迁谷毕设展·2025-01-23 03:46

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

软件测试目标

P1–方向管理方向：测试组长–测试主管–测试经理–测试负责人–总监（CTO）技术方向：手工测试–自动化测试–测试开发–测试架构–测试专家细心，耐心，逆向思维，互联网行业学习方式主动学习：小组讨论（50%
yaoyaoyao可爱呀·2025-01-23 01:30

AI 对程序员的冲击剖析

本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击，并分析程序员应对这些冲击的策略与方向，旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。
程序员WANG·2025-01-23 01:55

《〈浪潮之巅〉——计算机学生的启明星》

作为一名刚刚踏入大学校园的大一计算机专业学生，我满怀着对未知世界的那份好奇与渴望，在浩瀚书海之中探寻着能够为我指引前行方向的灯塔。
小邓儿◑.◑·2025-01-23 01:22

软件工程物联网方向嵌入式系统复习笔记--嵌入式系统硬件平台

2嵌入式系统硬件平台2.1嵌入式系统硬件平台概述2.1.1整体构架台式计算机硬件平台整体构架嵌入式系统硬件平台整体构架作业：看门狗和实时时钟是什么？看门狗（Watchdog）我的理解：概念：看门狗实际上就是一个计时器，用来确保系统能在出现问题时可以自行恢复，恢复的方式包括但不限于：将系统置到安全状态，重置系统操作芯片级别的重置功能：仅仅是一种可能的情况，系统在执行正常操作时会不断重置看门狗计时器，
manylinux·2025-01-23 01:21

ChatGPT写作助手：论文写作必备提示词一览

1.论文构思与选题目的：帮助确定研究方向、制定研究问题和目标。常用提示词：“提出一个关于[主
学境思源AcademicIdeas·2025-01-22 21:23

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
Charmve·2025-01-22 19:08

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。
wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

质量管理各过程定义、作用、开展次数或频率

并将质量管理计划转化为可执行的质量活动的过程控制质量为了评估绩效，确保项目输出完整、正确且满足客户期望，而监督和记录质量管理活动执行结果的过程作用过程作用规划质量管理在整个项目期间为如何管理和核实质量提供指南和方向管理质量
StickToForever·2025-01-22 17:27

1. 基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-01-22 17:56

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI·2025-01-22 17:26

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-01-22 17:23

A0522 走迷宫(求步数)

只能在水平方向或垂直方向走，不能斜着走。输入格式第一行是两个整数R,C(1≤R,C≤40)，代表迷宫的行数和列数。接下来是R行，每行C个字符，代表整个迷宫。空地格子用.表示，有障碍物的格子用#表示。
如木几·2025-01-22 17:50

微信小程序交易平台/基于微信小程序的购物系统/基于微信小程序的电商平台/基于微信小程序的商品销售系统

摘要随着当今网络的发展，时代的进步，各行各业也在发生着变化，于是网络已经逐步进入人们的生活，给我们生活或者工作提供了新的方向新的可能。本毕业设计的内容是设计实现一个微信小程序交易平台。
一枚小小程序员哈·2025-01-22 16:46

文档图像矫正任务的前沿进展：引入Transformer框架、极坐标的思路

今天，我们将讨论近年来文档图像矫正任务的前沿进展，分享一些我们正在关注的方向，欢迎与我们共同探讨、交流进步。
·2025-01-22 16:01

【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向
网罗开发·2025-01-22 16:09

通用人工智能的多层次提示词架构

我们将逐步分析这一架构在不同领域的应用，并展望其未来的发展方向。通过本文，读者将了解如何构建能够模拟人类智能的多层次提示词系统，并思考其在实际应用中的潜力与挑战。目录第一部
AI天才研究院·2025-01-22 14:29

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。
AI天才研究院·2025-01-22 14:54

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
MaxCode-1·2025-01-22 14:53

在MATLAB中，梯度gradient计算方法的理解

以矩阵为例：[FX,FY]=gradient(F)在MATLAT中，grandient函数计算方法：1）FX方向（或行向量）：（1）第1列=第2列-第1列（2）中间第j列=(第j+1列-第j-1列)/2
qq_43272922·2025-01-22 14:52

华为架构师8年经验谈：从单体架构到微服务的服务化演进之路

ref=myread本次分享的大纲如下：传统应用开发面临的挑战服务化实践服务化不是银弹服务化架构的演进方向一、传统应用开发面临的挑战挑战1–研发成本高主要体现在如下几个方面：代码重复率高在实际项目分工时
小二人·2025-01-22 12:44
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